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[计算机科学] 扩展主动学习法 [推广有奖]

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大多数88 在职认证  发表于 2022-3-9 09:45:40 来自手机 |AI写论文

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摘要翻译:
主动学习方法(ALM)是一种基于模糊逻辑的软计算方法,用于建模和控制。虽然ALM在动态环境中表现良好,但由于数据丢失,其操作员在复杂环境中不能很好地支持它。因此,如果选择更合适的算子,ALM可以找到更好的隶属函数。本文用两个新的算子代替了ALM原有的算子;从而以一种优于传统ALM的方式更新了查找隶属函数。这种新方法被称为扩展主动学习方法(EALM)。
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英文标题:
《Extended Active Learning Method》
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作者:
Ali Akbar Kiaei, Saeed Bagheri Shouraki, Seyed Hossein Khasteh,
  Mahmoud Khademi, and Alireza Ghatreh Samani
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最新提交年份:
2011
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分类信息:

一级分类:Computer Science        计算机科学
二级分类:Artificial Intelligence        人工智能
分类描述:Covers all areas of AI except Vision, Robotics, Machine Learning, Multiagent Systems, and Computation and Language (Natural Language Processing), which have separate subject areas. In particular, includes Expert Systems, Theorem Proving (although this may overlap with Logic in Computer Science), Knowledge Representation, Planning, and Uncertainty in AI. Roughly includes material in ACM Subject Classes I.2.0, I.2.1, I.2.3, I.2.4, I.2.8, and I.2.11.
涵盖了人工智能的所有领域,除了视觉、机器人、机器学习、多智能体系统以及计算和语言(自然语言处理),这些领域有独立的学科领域。特别地,包括专家系统,定理证明(尽管这可能与计算机科学中的逻辑重叠),知识表示,规划,和人工智能中的不确定性。大致包括ACM学科类I.2.0、I.2.1、I.2.3、I.2.4、I.2.8和I.2.11中的材料。
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一级分类:Computer Science        计算机科学
二级分类:Machine Learning        机器学习
分类描述:Papers on all aspects of machine learning research (supervised, unsupervised, reinforcement learning, bandit problems, and so on) including also robustness, explanation, fairness, and methodology. cs.LG is also an appropriate primary category for applications of machine learning methods.
关于机器学习研究的所有方面的论文(有监督的,无监督的,强化学习,强盗问题,等等),包括健壮性,解释性,公平性和方法论。对于机器学习方法的应用,CS.LG也是一个合适的主要类别。
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英文摘要:
  Active Learning Method (ALM) is a soft computing method which is used for modeling and control, based on fuzzy logic. Although ALM has shown that it acts well in dynamic environments, its operators cannot support it very well in complex situations due to losing data. Thus ALM can find better membership functions if more appropriate operators be chosen for it. This paper substituted two new operators instead of ALM original ones; which consequently renewed finding membership functions in a way superior to conventional ALM. This new method is called Extended Active Learning Method (EALM).
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PDF链接:
https://arxiv.org/pdf/1011.2512
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